Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/84191
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorบุษยาศจี พ่วงเงิน-
dc.contributor.authorธนัชชา บุญญะ-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี-
dc.date.accessioned2024-02-05T10:00:52Z-
dc.date.available2024-02-05T10:00:52Z-
dc.date.issued2566-
dc.identifier.urihttps://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/84191-
dc.descriptionวิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2566-
dc.description.abstractงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาแบบจำลองที่เหมาะสมและปัจจัยที่ส่งผลต่ออัตราผลตอบแทนของสกุลเงินดิจิทัล และนำมาพยากรณ์อัตราผลตอบแทนของสกุลเงินดิจิทัลที่ทำการศึกษา 10 สกุล ได้แก่ Bitcoin, Ethereum, Binance coin, Ripple, Carano, Dogecoin, Tron, Litecoin, Monero และ Bitcoin cash และศึกษาปัจจัยภายนอก ได้แก่ อัตราแลกเปลี่ยน Dollar to Yen, อัตราแลกเปลี่ยน Dollar to Euro, อัตราแลกเปลี่ยน Dollar to Pound Sterling, S&P500, Nasdaq100, Down Jones Index, Nikkei 225 Index, ราคาทองคำ, ราคาน้ำมันดิบ, ดัชนีดอลลาร์และอัตราผลตอบแทนพันธบัตรรัฐบาลสหรัฐอายุ 10 ปี  ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม พ.ศ. 2561 ถึง วันที่ 30 มิถุนายน พ.ศ. 2566 รวมระยะเวลา 2,007 วัน ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลองที่เหมาะสมกับ Bitcoin นั่นคือ ARMAX(1,0) – GARCH(1,1) เมื่อตัวแปรภายนอกคือ ค่าผลต่างของอัตราผลตอบแทนของ Nasdaq กับ ดัชนีดอลลาร์ แต่สำหรับสกุลเงินดิจิทัลอื่น ๆ ที่เหลือ ได้แก่ Ethereum, Binance coin, Ripple, Carano, Dogecoin, Tron, Litecoin, Monero และ Bitcoin cash พบว่า ตัวแปรภายนอกที่เหมาะสมที่สุดคือ อัตราผลตอบแทนของ Bitcoin ซึ่งจะได้แบบจำลองดังนี้  ARMAX(2,2) – GARCH(1,1), ARMAX(2,3) – GARCH(1,1), ARMAX(2,3) – GARCH(1,1), ARMAX(5,3) – GARCH(1,1), ARMAX(3,3) – GARCH(1,1), ARMAX(5,3) – GARCH(1,1), ARMAX(0,0) – GARCH(1,1), ARMAX(5,0) – GARCH(1,1) และ ARMAX(0,0) – GARCH(1,1) ตามลำดับ-
dc.description.abstractalternativeThis academic study aims to identify an appropriate model for forecasting the cryptocurrency returns and examining the relationships of external factors affecting the cryptocurrency returns. The research endeavors to analyze data pertaining to ten digital assets, specifically Bitcoin, Ethereum, Binance coin, Ripple, Carano, Dogecoin, Tron, Litecoin, Monero and Bitcoin cash. Additionally, external factors such as the Dollar to Yen exchange rate, Dollar to Euro exchange rate, Dollar to Pound Sterling exchange rate, S&P500, Nasdaq100, Dow Jones Index, Nikkei 225 Index, gold price, crude oil price, U.S.Dollar Index and United States 10-Year Bond Yield were examined. The study spans the timeframe from January 1, 2018, to June 30, 2023, covering a total of 2,007 days. The findings indicate that the most suitable model for analyzing the return of Bitcoin is the ARMAX(1,0) – GARCH(1,1) model, where the logarithm return of Nasdaq and the U.S. Dollar index are identified as external variables influencing Bitcoin returns. For other cryptocurrencies (Ethereum, Binance coin, Ripple, Carano, Dogecoin, Tron, Litecoin, Monero and Bitcoin cash, the models identified are ARMAX(2,2) – GARCH(1,1), ARMAX(2,3) – GARCH(1,1), ARMAX(2,3) – GARCH(1,1), ARMAX(5,3) – GARCH(1,1), ARMAX(2,3) – GARCH(1,1), ARMAX(5,3) – GARCH(1,1), ARMAX(0,0) – GARCH(1,1), ARMAX(5,0) – GARCH(1,1), and ARMAX(0,0) – GARCH(1,1), respectively.-
dc.language.isoth-
dc.publisherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.rightsจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
dc.subject.classificationEconomics-
dc.subject.classificationFinancial and insurance activities-
dc.subject.classificationFinance, banking, insurance-
dc.titleการศึกษาแบบจำลองที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์และความสัมพันธ์ของปัจจัยที่ส่งผลต่ออัตราผลตอบแทนของสกุลเงินดิจิทัล-
dc.title.alternativeA Study of suitable models for forecasting and relationship of factors affecting cryptocurrency returns-
dc.typeThesis-
dc.degree.nameวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต-
dc.degree.levelปริญญาโท-
dc.degree.disciplineการประกันภัย-
dc.degree.grantorจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย-
Appears in Collections:FACULTY OF COMMERCE AND ACCOUNTANCY - THESIS

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
6380142426.pdf3.86 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.